論文の概要: Sridhara-Compressed VQE Accelerates Molecular Energy Ranking of Polyaromatic Hydrocarbons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12678v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 23:28:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.299389
• Title: Sridhara-Compressed VQE Accelerates Molecular Energy Ranking of Polyaromatic Hydrocarbons
• Title（参考訳）: スリダラ圧縮VQEはポリ芳香族炭化水素の分子エネルギーランク付けを加速する
• Authors: Dennis Lima, Saif Al-Kuwari,
• Abstract要約: 変分量子解法(VQE)は,VQEシミュレーションを10倍に高速化しながら,基底状態エネルギーによる分子の選別を可能にすることを示す。 VQEは幅広い用途を持ち、大規模な量子処理ユニットの回路サイズと量子ノイズ制限を克服する新しいツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Chemical vapor deposition (CVD) is the most efficient process to synthesize graphene sheets using methane as precursor, making it a strategic alternative route for the Liquefied Natural Gas market. In this reaction, tetracyclic aromatic hydrocarbons (TAH) are produced as residual and intermediary molecules. Sorting a combinatorial space of variants of TAHs by energy is a poorly studied problem needed to optimize CVD, while it is also a candidate for quantum advantage in quantum computers. We extend on Sridhara's polynomial root formula to perform block-diagonalization (hence SBD) of six TAHs using Hartree-Fock Hamiltonians with STO-3G basis set and active orbital space growing from 2 to 6 orbitals, with equal numbers for the number of active electrons. We show that the proposed compression algorithm followed by Variational Quantum Eigensolver (VQE) allows for sorting of the molecules by ground state energy, while speeding up the VQE simulation up to tenfold and reducing its error to the $10^{-1}$ scale. The compression capability of $(1-2^{-k})\cdot 100\%$ in matrix size for $k$ qubits allows VQEs to have a broader set of applications, providing a new and necessary tool to overcome the circuit size and quantum noise limitations of large quantum processing units.
• Abstract（参考訳）: 化学気相沈着(CVD)はメタンを前駆体としてグラフェンシートを合成する最も効率的な方法であり、液化天然ガス市場の戦略的代替ルートとなっている。 この反応では、四環芳香族炭化水素(TAH)が残留および中間分子として生成される。 TAHの変種の組合せ空間をエネルギーで分割することは、CVDの最適化に必要な研究の不十分な問題であり、量子コンピュータにおける量子優位性の候補でもある。 我々はスリダラの多項式根公式を拡張し、STO-3G基底集合を持つハートリー・フォック・ハミルトニアンの6つのTAHのブロック対角化(SBD)を行う。 提案した圧縮アルゴリズムに続いて,変分量子固有解法(VQE)により,VQEシミュレーションを10倍に高速化し,誤差を10^{-1}$スケールに削減しながら,基底状態エネルギーによる分子のソートを可能にすることを示す。 1-2^{-k})\cdot 100\%$ in matrix size for $k$ qubitsの圧縮能力により、VQEはより広い範囲のアプリケーションを持つことができ、大きな量子処理ユニットの回路サイズと量子ノイズ制限を克服する新しいツールを提供する。

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